一、简易光谱分析计算板的简介（论文文献综述）
陶长嘉[1]（1990）在《线光谱背景浅说》文中提出 一、引言在发射光谱分析中,经常遇到线光谱背景的问题,特别是在谱线强度较弱时,背景遮盖谱线,影响测定的灵敏度和准确度。这不仅因为检出限直接取决于谱线强度对背景强度之比,而且影响工作曲线的线性范围,增大分析误差,因此,在实际工作中应尽可能地降低光谱背景。但是,在很多情况下,背景往往难以降低到不影响分析结果的程度。成为光谱分析中一个既复杂而又重要的问题。许多文献着作对此均作过论述,但只有少数文献列举过扣除全背景（分析线和内标线的背景均进行扣除）的
路星星[2]（2019）在《双酚衍生物的太赫兹光谱分析和信号传输调控研究》文中进行了进一步梳理太赫兹由于其安全性、敏感性、相干性、瞬态性、带宽性等优点,已经在越来越多的领域得到发展应用。其中,太赫兹技术对物质的非侵入无损探测以及太赫兹波调控器件的发展是目前的两大研究热点。本论文主要完成了4种双酚衍生物太赫兹时域光谱信息分析解读并基于化学掺杂的方法,实现了太赫兹光谱信号调控。首先简要介绍了太赫兹科学技术的发展历程、发展现状以及发展前景等。其次对透射型时域光谱系统进行了介绍,并对该系统的经典光学参数提取方法进行了计算推导。本论文主要围绕新型光谱解读方法和信号传输调控方面展开研究:首先,制备了4种双酚衍生物（双酚A、双酚AF、双酚E、双酚S）的压片样品,用太赫兹时域光谱仪获得样品的太赫兹时域光谱信号,傅氏变换得到0.5-2.5THz范围内的频谱信号,基于密度泛函理论的B3LYP和WB97XD函数计算这4种物质的吸收光谱,建立特征吸收峰与分子振动之间的关系。并进行主成分分析找到这4种物质的两组相关联频率:其中第一组为方差为0.01575;第二组为方差为0.00736875。这两组频率不仅将这4种双酚衍生物归为同一类有害物质,还为物质的表征及探测提供了新的方法。以上工作主要是通过光谱分析解读的方法来提取有效信息,我们还基于化学掺杂的方法研究了太赫兹信号传输控制器件,致力于提高太赫兹光谱系统本身的性能。主要制备了不同HNO3掺杂浓度的PEDOT/PSS薄膜和不同HNO3浸泡时间的石墨烯薄膜,基于传输线路理论研究了薄膜透过率与导电率的关系,同时结合Drude模型,探索导电性变化的内在机理。发现2%的HNO3掺杂PEDOT/PSS和20min的HNO3浸泡石墨烯调制性能最好,主要与HNO3对PEDOT/PSS的静电屏蔽作用和HNO3对石墨烯的p掺杂作用有关。最后,基于新型二维材料MoS2对癌胚抗体蛋白生物探测器进行了性能优化研究,发现MoS2可以促进太赫兹光谱对癌胚抗体蛋白产生有效响应,对生物大分子的太赫兹信号实现了有效调控。基底表面用MoS2纳米粒子进行修饰,利用MoS2大的比表面积装载吸附更多的蛋白分子,实验证明基于MoS2的生物探测器对蛋白浓度有着更高的敏感性,实现了癌胚胎抗体蛋白的无标记检测。该研究为太赫兹技术用于癌症肿瘤标记物的定性定量探测奠定了重要的基础。
江西钢厂中心试验室[3]（1967）在《简易光谱分析计算板的简介》文中认为 通常进行纯金属、铁合金及其他材料的光谱定量分析过程中,要将黑度换算成强度,并需扣除背景,再以logR-logC或log（（Iλ）/（Iλ’））-logC绘制工作曲线,必须经过较繁复的计算手续,我们运用了这种计算板,减少了计算手续,提高了分析速度,从而可以满足生产、试验研究工作的要求。
赵娟[4]（2016）在《基于拉曼光谱成像的面粉有害添加物含量的无损实时检测研究》文中指出面粉是最重要主食之一,在人们的饮食结构中占有很大的比重。面粉质量的好坏不仅会直接影响到面制食品的质量,同时也关系到消费者的身体健康,是目前公众关注的食品安全热点问题之一。本文以面粉为研究对象,基于拉曼光谱成像技术开发了面粉中主要添加剂（过氧化苯甲酰、抗坏血酸）定性识别和定量预测的实时检测方法和关键技术。构建了实时成像检测系统装置,开发了实时控制与分析软件系统,建立了对面粉中有害添加物的定量预测模型,并对建立的两种添加剂的预测模型进行了实时检测验证分析。主要的研究结论如下:1.构建了扫描式拉曼光谱成像检测系统,实现对粉状样品的拉曼光谱和图像获取。首先,根据检测的实际需求和精度要求确定了检测系统中拉曼成像光谱仪、CCD相机、镜头、激光光源、移动平移台及光学滤光片等主要元器件。其次,对系统进行安装和性能测试,光谱矫正了确定CCD相机探测的拉曼光谱范围为-679.3～2885.7cm-1空间矫正确定了系统实际的空间分辨率为0.22mm/pixel。最后,构建了性能稳定的拉曼光谱成像检测系统。2.开发了拉曼光谱成像检测系统实时检测与分析软件。软件以LabVIEW为主开发环境,设计了软件的检测界面,实现了对CCD相机、激光光源及移动平移台的控制,可进行硬件参数的设置及检测状态的监控,完成对检测样品拉曼图像的实时采集与合成显示以及拉曼光谱曲线的动态显示。利用LabVIEW与MATLAB混合编程,完成数据的提取、分析计算与结果保存。通过LabVIEW与ENVI的混合编程,完成扫描线图像的实时合成和显示。软件采用一键式操作设计,界面简单,操作方便,可移植性好,能满足硬件检测系统的实时分析。3.建立了面粉中主要添加剂（过氧化苯甲酰、抗坏血酸）的定性识别和定量预测模型。通过对过氧化苯甲酰、抗坏血酸的标品进行拉曼光谱图像测量,确定了各自对应的拉曼特征峰以及特征峰的化学键归属。过氧化苯甲酰在 619 cm-1、848 cm-1、890 cm-1、1001 cm-1、1234 cm-1、1603、1777cm-1处具有明显的拉曼特征峰,抗坏血酸在449 cm-1、563 cm-1、630 cm-1、707 cm-1、822 cm-1、874 cm-1、1027 cm-1、1132 cm-1、258 cm-1、1321 cm-1、1498 cm-1、1656 cm-1 处具有明显的拉曼特征峰。对比PLSR、MLR方法建立了过氧化苯甲酰、抗坏血酸的定量分析模型。PLSR法建立的过氧化苯甲酰预测集的决定系数R2为0.9891;基于1001 cm-1处拉曼特征峰建立的MLR预测集的决定系数R2为0.9916,基于1001cm-1和1777cm-1两个特征峰建立的MLR预测集的决定系数R2为0.9932。PLSR法建立的抗坏血酸预测决定系数R2为0.9886,基于1656 cm-1处特征峰建立的MLR预测集的决定系数R2为0.9887,基于630cm-1和1656cm-1两个特征峰建立的MLR预测集的决定系数R2为0.9892。通过结果对比,发现基于多个拉曼特征峰建立的MLR模型预测结果最好,预测精度优于PLSR。4.提出了面粉中添加剂拉曼图像的分析方法,实时可视化验证了过氧化苯甲酰、抗坏血酸的检测定量模型。在拉曼光谱成像检测系统实时检测与分析软件中植入了两种面粉添加剂的MLR定量分析模型,进行实时检测验证分析及检测结果的可视化分析。面粉中单独添加过氧化苯甲酰实时检测的预测决定系数R2为0.9924,面粉中单独添加抗坏血酸实时检测的预测决定系数R2为0.9888。进一步,对面粉中同时混合两种添加剂进行了 MLR模型实时预测验证,其中,过氧化苯甲酰预测的决定系数R2为0.9961,抗坏血酸实时预测的决定系数R2为0.9930。通过实时验证分析,结果表明,建立的过氧化苯甲酰、抗坏血酸定量分析模型可以用于实时检测分析。
班松涛[5]（2020）在《水稻长势无人机遥感监测研究》文中研究表明无人机遥感作为一种灵活、高效的农田环境信息和作物生长信息获取技术,近年来在农业生产和科研领域得到了广泛的应用。随着农业4.0时代的来临,无人机遥感已经成为智慧农业中的重要组成部分,为智能化农业管理提供数据支持和决策依据。本研究以水稻等作物为研究对象,使用无人机搭载高光谱、多光谱和可见光等不同类型的传感器获取作物低空遥感影像,结合田间调查采样数据,综合使用光谱分析、图像分析、摄影测量、统计分析等技术,研究水稻等作物养分含量、叶绿素、叶面积指数、株高等农学参数的估算理论和方法,以及倒伏、虫害等农业灾害的快速、定量化监测技术,旨在探索了无人机在农作物生长信息获取和长势监测等方面的应用。主要结论如下:（1）使用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,诊断水稻冠层叶片氮、磷、钾元素含量。结果表明:水稻冠层叶片氮含量（LNC）、叶片磷含量（LPC）和叶片钾含量（LKC）的光谱特征具有一致性,三种营养元素含量与无人机影像上水稻冠层光谱反射率在462～718 nm波长范围显着负相关（P<0.001）,与一阶导数光谱在波长478～626nm的可见光范围和782～886nm的近红外范围极显着负相关、在710～754nm范围极显着正相关（P<0.001）。使用经过连续投影算法筛选得到的特征波长对应的光谱值为自变量,构建水稻冠层三种元素含量的估算模型中,验证R2均达到0.8以上。LNC与NDSI(R526,R562)、RSI(R526,R562)、DSI(R582,R502)、NDSI(D542,D666)、RSI(D582,D654)、DSI(D554,D646)6个新建光谱指数具有高相关性;LPC与NDSI(R498,R606)、RSI(R498,R606)、DSI(R498,R586)、NDSI(D642,D650)、RSI(D650,D838)、DSI(D614,D646)6个新建光谱指数具有高相关性;LKC与NDSI(R514,R570)、RSI(R514,R570)、DSI(R498,R582)、NDSI(D638,D654),RSI(D642,D650)、DSI(D618,D642)6个新建光谱指数具有高相关性,相关系数均达到0.85以上;基于新建光谱指数的各模型对LNC、LPC和LKC具有较好的预测能力（验证R2均高于0.8）。基于模型和高光谱影像计算得到各生育期水稻冠层LNC、LPC和LKC空间分布,其结果与实测值相一致,可以用于田间水稻冠层叶片氮、磷、钾元素丰缺状况的监测。（2）使用无人机搭载高光谱和多光谱传感器,分别获取宁夏和上海两个地区不同品种水稻的遥感影像,结合地面实测水稻冠层叶片SPAD值数据,分析SPAD值的光谱响应特征,建立两地通用的模型对SPAD值进行估算。分析结果显示:SPAD值与绿、红、红边波段反射率以及多个植被指数显着相关。基于两地数据,分别使用偏最小二乘、支持向量机和人工神经网络算法建立的通用模型能够较为准确地对两地水稻冠层叶片SPAD值进行预测;其中支持向量回归模型精度最高,验证R2为0.84,RMSE为2.93。结果表明,对于不同条件下获取的无人机遥感影像,存在统一的模型对水稻冠层叶片SPAD值进行反演。（3）分析水稻和小麦叶片叶绿素含量（LCC）和叶面积指数（LAI）在无人机高光谱影像上的光谱特征,结果显示水稻和小麦LCC与光谱反射率的相关性在可见光区域都表现出较为稳定的显着负相关（P<0.01）;两者的LAI在近红外波段范围内与光谱反射率均表现出了强正相关（P<0.01）。使用多自变量对多因变量的偏最小二乘回归方法构建LCC-LAI协同模型,发现在自变量内部自相关性较高的情况下,协同模型对LCC和LAI的估算精度高于单变量模型,表明多因变量协同算法能够提升模型对水稻和小麦LCC和LAI的预测能力。此外构建稻+麦LCC-LAI通用模型,对两种作物的LCC和LAI的预测R2达到了0.65以上,表明无人机高光谱遥感在同时监测小麦和水稻的场景下可以使用通用模型对两种作物的LCC和LAI进行估算。（4）使用高精度测绘无人机获取水稻育种小区多时相DSM,通过对不同时期DSM的分析提取水稻在不同时期的株高信息,计算出各时期每个小区的水稻株高值,得到株高的空间分布。使用地面实测值对DSM提取株高进行验证,各个时期的验证R2均高于0.7,RMSE均小于0.07,最大误差不超过0.1m。（5）使用无人机搭载多光谱和可见光传感器获取倒伏水稻田的多光谱和RGB影像,从多光谱影像中提取的绿、红边和近红外波段反射率表现出对倒伏水稻的敏感。此外,从RGB影像中提取的Mean＿G、Variance＿B、g和Ex G4等纹理和色彩特征是RGB影像上倒伏水稻的敏感参数。这些现象可以通过倒伏水稻和正常水稻的冠层结构来解释。以筛选出的敏感光谱和图像特征为自变量,采用PLS-DA方法分别基于多光谱影像和RGB影像构建倒伏监测模型,并用于分类制图。两种倒伏分类图都表现出较高的精度,分类总精度大于90%,Kappa系数高于0.9。（6）以稻纵卷叶螟虫害为研究对象,使用基于无人机平台的遥感技术获取不同虫害程度水稻的多光谱影像,结合地面卷叶率调查,分析不同虫害程度水稻的冠层光谱和纹理特征,建立稻纵卷叶螟危害下水稻卷叶率的遥感估算模型,用于虫害严重程度的快速诊断。结果表明:在0.01水平上,卷叶率与绿、红边和近红外波段相关性最为显着,与红光波段反射率表现出显着正相关;与NDVI和DVI显着负相关;卷叶率与绿、红、红边和近红外四个波段的Mean、Homogeneity、Contrast和Dissimilarity 4类纹理变量显着相关。基于光谱和纹理综合变量、使用ANN算法构建的卷叶率估算模型能够较为精确地预测卷叶率,验证R2达到0.717、RMSE为0.702。研究结果可以为稻纵卷叶螟虫害快速调查提供理论依据和技术支持,也可以为虫害精准防控提供决策依据。
何小勇[6]（2020）在《基于高重频激光剥离-火花诱导击穿光谱的合金元素定量分析技术研究》文中研究说明基于激光剥离（laser-ablation,LA）的固体样品直接采样和元素分析技术一直是处于分析科学领域前沿的研究课题,激光诱导击穿光谱（laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS）技术就是一个典型的代表。LIBS技术具有无需复杂的样品准备过程、分析速度快、可实时在线或远程分析以及可以分析任何形态样品、任何元素的优点,因而在包括材料科学、生物医药、农业、环境科学、考古学、空间探测等领域均获得了广泛的应用。然而LIBS技术也存在一些典型的不足之处。进一步提高LIBS技术的光谱分析性能,包括光谱分析的灵敏度、分析速度和定量分析精度一直是国内外相关学者重点关注的关键科学问题。本文本着改善现有LIBS技术的光谱分析灵敏度和提高分析速度、实现更为便利的光谱分析的目的,首次在国际上提出了高重复频率（简称“高重频”）激光剥离-火花诱导击穿光谱（High repetition rate laser-ablation spark-induced breakdown spectroscopy,HRR LA-SIBS）这一新的光谱分析技术,并先后采用了声光调Q Nd:YAG激光器、掺钛蓝宝石飞秒激光器和便携式的光纤激光器作为剥离光源,利用该技术开展了铝合金和铜合金两类合金样品的元素分析。为了充分了解和掌握HRR LA-SIBS技术的运行特性以及评估其光谱分析的性能,本论文研究了在不同剥离激光光源的条件下,激光参数对样品烧蚀以及光谱信号的影响;研究了火花放电的电学参数,包括放电电压、储能电容、限流电阻等对光谱信号强度和信背比的影响;对比观测并研究了激光等离子体和火花放电增强后产生的等离子体中原子辐射信号的时域演化特征,帮助理解等离子体辐射信号增强的物理机制;在优化的实验条件下,对铝合金和铜合金样品中的微量元素开展定量分析。基于标准样品制定了校正曲线,并在此基础上评估了各元素的检出限。研究结果表明:由于受到高重频激光光源的单脉冲能量相对较低这一因素的制约,在没有火花放电辅助的条件下,单纯依赖激光等离子体的光学辐射开展物质元素分析时,光谱分析的灵敏度相对较低;而采用火花放电二次激发被激光剥离的样品后,等离子体的体积增大,原子辐射的峰值强度增强、弛豫时间得到明显的延长,因而显着提高了该技术的光谱分析灵敏度。对于铝合金和铜合金中不同的微量金属元素,采用火花放电辅助增强等离子体辐射对各元素检出限的改善倍数可以达到一个数量级的水平。作为一种新的光谱分析技术,HRR LA-SIBS具有以下显着的特征和优势:首先,高重复频率的运转显着提高了采集光谱数据所需要的时间,不仅提高了分析速度,还可以在短时间内通过多次光谱数据的平均来改善信背比,从而改善光谱分析的灵敏度和可重复性;其次,在HRR LA-SIBS中,等离子体辐射的连续背景很小,可以在非门控的条件下直接记录光谱并用于元素的定量分析,从而减小了对采用门控光电检测器件,比如ICCD（Intensified charge-coupled device）的高端光谱仪的依赖;第三,采用飞秒激光作为剥离光源时,具有较高的空间分辨的潜力,以及可以免于热效应对样品的破坏;第四,采用便携式光纤激光器作为剥离光源时,有利于搭建便携式的HRR LA-SIBS光谱分析系统。因此本文所发展的HRR LA-SIBS技术特别适合于对合金样品开展便利、快速和高灵敏的元素定量分析,在冶金行业和金属材料研究等领域具有重要的应用价值和良好的应用前景。
李宁宁[7]（2011）在《用于生化分析的小型光谱仪的研发》文中研究指明本论文在国家自然科学基金（50775208,51075372）资助下,对光谱仪的光学系统和数据采集系统进行了仿真与实验研究,并取得了一些创新性成果,得到了一些有价值的结论。本论文的主要研究内容如下：第一章,论述了本课题提出的意义；讨论了光谱分析仪的发展及其在国内外的研究现状；提出了本课题的研究内容和创新点。第二章,分析了Ebert-Fastie系统和Czerny-Turner系统的结构,通过比较和改进得到更加实用和微型的光谱分析结构。通过计算得到光学系统的结构和初始参数,并且使用光学软件OSLO对其进行追迹和调整,最终得到满足要求的系统结构,最后给出波长标定的方法。第三章,针对传统CCD驱动电路存在的不足,提出了一种线阵CCD驱动电路的设计方案。该方案运用CPLD技术来设计产生CCD图像传感器的驱动时序,并用示波器对其信号进行采集。仿真和实验结果表明,该驱动电路具有通用性,对其程序稍作修改,就可以作为其他型号的CCD驱动的设计,这在实际应用中具有重要的参考价值。第四章,选用Microsoft公司提供的Windows DDK和Numega公司提供的DriverStudio,对USB接口驱动程序进行开发。在开发USB设备驱动程序的时候,根据所选择的EZ—USB芯片填写PID为0x2010,VID为0x547。选择I/O请求IRP处理的方式,这里采用端点2的In和Out,用Bulk进行传输,并且将其最大的传输值设为65535,USB的包最大为64个字节,这样设计是为了不让PC成为限制USB速率的瓶颈。第五章,针对目前插卡式数据采集卡存在的拆卸不方便、体积较大以及传统单片机控制采集速度低、非实时的问题,提出了一套基于EZ-USB高速传输的数据采集系统。该系统主要包括软硬件的设计以及软硬件系统之间的调试,其中软件系统主要是对USB接口芯片的固件程序和上位机应用程序进行了设计。试验结果证明了该系统在一定条件下工作稳定可靠,使用灵活、方便。第六章,对本文的工作进行了总结,并对下一步要进行的工作进行了展望。
张凝[8]（2017）在《油松毛虫灾害发生多尺度遥感监测与预测》文中指出油松毛虫（Dendrolimus tabulaeformis）是我国北方地区主要的森林虫害,每年对油松及其他寄主植被造成的损失不计其数。不能准确监测灾害发生情况、预测灾害发生风险是油松毛虫灾害大面积扩散的主要原因之一。利用遥感技术能够快速、准确的获取森林灾害类型以及灾害发生程度、灾害发生面积等信息,从而实现森林病虫害的动态监测及预测,为及时有效的灾害防治提供有力依据。本文以辽宁省建平县为实验区,油松毛虫灾害为研究对象,利用低空无人机高光谱、高空间分辨率及星载时间序列遥感数据,分别在单木、样地及县域尺度上研究灾害识别、监测和预测方法。通过高光谱数据降维、高光谱数据空谱分类及数理统计分析,提出了“基于类间不稳定性-连续投影变换”（ISIC-SPA）的高光谱数据波段优选组合算法以及基于优化支持向量机的空谱分类算法,并在此基础上构建油松毛虫灾害发生程度识别模型、灾害发生面积监测模型;通过星载遥感影像和气象数据的时间序列分析,提出了气候变化条件下的县域尺度灾害预测技术框架,并构建了灾害发生面积短期预测模型。实现了不同尺度油松毛虫灾害发生位置、发生面积以及灾害等级的信息获取,形成了“星-机-地”一体化的油松毛虫灾害监测及预测技术体系。论文的主要研究内容及成果如下:（1）单木尺度上,提出基于机载高光谱成像数据波段优选的油松毛虫灾害程度识别方法,并在此基础上构建油松毛虫灾害程度识别模型。首先在经过数据平滑的机载高光谱影像上,利用野外调查获取的油松单木位置信息,提取冠幅范围内所有像素的平均光谱作为该单木的光谱信息;通过对比分析主成分分析（PCA）、连续投影变换（SPA）以及基于类间不稳定性波段优选（ISIC）算法的结果,提出“基于类间不稳定性-连续投影变换”（ISIC-SPA）的高光谱数据波段优选组合算法,实现油松失叶率敏感波段的提取。利用ISIC-SPA波段优选算法提取出的敏感波段为:466nm、522nm、618nm、702nm、714nm、950nm,通过偏最小二乘回归拟合（PLSR）,构建单木尺度油毛虫危害程度识别模型:P=231.5840-0.0513*Band466-0.04 06*Band522-0.0717*Band618-0.0118*Band702-0.0 0 82*Band714-0.0052*Band950,模型拟合精度为78.9%。结果表明:本文提出的ISIC-SPA-PLSR机载高光谱数据单木尺度油松毛虫灾害程度识别方法可行有效。（2）样地尺度上,提出一种基于优化支持向量机的空谱分类方法,并将其应用于该尺度下的危害油松识别上。研究所提出的空谱分类方法主要利用边缘保持滤波算法,对基于支持向量机（SVM）光谱分类结果形成的初始概率图进行优化,依据概率最大化准则确定优化后的像元所属类别。在以高清CCD影像和高光谱图像PCA分解形成的假彩色图像作为引导图的两种情况下,分别应用联合双边滤波和引导滤波进行SVM概率优化,通过对比分析平均结构相似性,发现以高清CCD影像为引导图的基于引导滤波的优化支持向量机空谱分类算法的分类精度和危害油松分类精度分别达到:95.13%和90.21%,效果最好且优于原有SVM分类结果。结果表明:基于优化支持向量机的空谱分类方法能够有效地识别样地尺度危害油松范围。（3）构建基于植被指数的县域尺度油松毛虫灾害发生面积率监测模型。利用1990年-2016年（剔除未获取数据的2005年和2013年）共25年的Landsat TM/ETM+以及Landsat 8 OLI数据,运用随机森林分类方法,提取研究区各年油松面积（分类精度89.44%）,计算油松毛虫发生面积率。通过其与各类植被指数的相关性分析,筛选出秋季指数（AI）、中红外比值指数（MIR）、水分胁迫指数（MSI）、归一化植被指数（NDVI）、第五波段归一化近红外指数（NDII5）和反射率吸收指数（RA）共6个指数参与模型构建。为更好地消除因子间多重共线性影响,采用基于变量二次筛选的逐步偏最小二乘回归拟合算法,构建县域尺度油松毛虫灾害发生面积率监测模型:Y=-16.0413-1.5442AI+6.7884MIR+10.7365MSI-5.8108NDVI+10.3746NDII5+9.8881RA,模型拟合精度为80.80%,能够满足实际应用需求。（4）构建基于气象因子的县域尺度油松毛虫危害发生面积率预测模型,并应用基于时间序列的气象因子短期预测数据,实现未来气候变化条件下的油松毛虫灾害发生面积预测。以三年平均气象数据为因变量,以油松毛虫发生面积率为自变量,通过因子相关性分析,确定平均温度（T）、极端最高温（HT）、极端最低温（LT）,平均相对湿度（H）、降水量（P）、日照时数（S）和平均风速（W）进行模型拟合,并通过基于变量二次筛选的逐步偏最小二乘回归拟合算法,构建县域尺度油松毛虫灾害发生面积率预测模型为:Y=-13.0221+0.5481T+0.0381HT-0.0188H-0.0039P+0.0032S+0.2680W,模型拟合精度为81.17%。在此基础上,通过相关气象因子数据基于时间序列分析的未来预测,完成2017年-2021年的油松毛虫灾害发生面积率预测。结果显示:未来5年里,在无人为干预条件下,研究区油松毛虫灾害发生面积主要集中在轻度及中度危害范围,在2020年有上升趋势,需要提前做好防范。
许静[9]（2007）在《普通高中物理课程内容与大学物理课程内容的适切性研究》文中指出自1999年开始，我国进行了新一轮的基础教育课程改革，这次改革的力度之大是空前的，在课程理念、课程目标、课程内容、课程实施方式上发生了根本的变革，是一个全方位整体改革的系统工程。在新时期，新形势下，物理课程也发生了相应的变革。我国基础教育阶段的物理课程改革顺应了世界科学教育和物理教育的发展趋势，为了使高中毕业生具有更高的科学素质，以适应二十一世纪技术化社会的需要，在物理课程设置和教学内容等方面进行了调整和更新，现行的高中物理新课程在内容上体现了时代性、基础性、选择性，对于进一步提高学生的科学素养起着重要的作用。本研究是在高中物理新课程改革背景之下，基于学生通过高中物理学习对现行大学物理学习的适应性如何的疑问而进行的，即高中物理新课程所提供的知识准备是否充分?高中物理课程内容的变化将会在一定程度上对大学物理课程的学习产生怎样的影响?对这些问题的看法，物理教育研究者的意见存在分歧，至今为止，没有清楚的研究，因此我们认为对现行高中和大学物理课程内容进行研究具有必要性和紧迫性。通过本研究可使我们真正了解基础教育物理课程改革，可以真正了解通过新课程学习的学生，在现行大学物理课程学习中的适应性如何?理清这些问题将有助于促进中学物理新课程改革有序健康地发展，同时也可为大学物理课程改革提供一定的借鉴。本研究涉及到以下三项研究：1．高中物理课程内容分析我们以普通高中物理课程标准为依据，将普通高中物理课程标准实验教材作为研究对象，通过对教材内容的分析，呈现高中物理课程内容。对于高中物理教材的选取，我们认为现行高中物理课程标准实验教材在统一的课程标准之下、统一编审的前提下，逐步实现了多样化，出现了“一纲多本”的局面，对于每个版本的教材进行分析，显然是不现实的，各版本的教材是遵循高中物理课程标准进行编写的，体现了相同的课程理念，所包含的知识内容是基本相同的，不同之处仅在于知识呈现的方式，语言文字的叙述，版面的设计等方面，即教材的深层结构没有什么差别，这也正是我们要研究的内容，所以在此我们选择“司南版”高中物理教材作为我们的研究对象。对于高中物理课程必修模块和选修模块（3个系列）的内容分析，我们主要从知识分析和方法论分析着手。知识分析主要分析教材体系和逻辑结构、教材的重点、难点及其知识应用，方法论分析即教材中所体现的研究物理学所应用的各种基本方法，如：分析、综合、归纳、演绎、类比、理想化方法等，通过分析，可以明确物理学的研究方法，体现出教材如何实现对学生的科学态度、科学精神以及科学世界观的培养。2．大学物理课程内容分析由于专业设置的不同，大学物理没有统一的教学大纲，所以我们以大学物理教材作为研究对象，通过对教材内容的分析，呈现大学物理课程内容。对于大学物理教材的选取，我们通过调研就大学物理教材的使用情况进行调查统计，调查取样是在全国各省市选取综合性大学、工科院校、师范院校、农林、医学院校进行调查，调查采取的方式主要有以下几个途径：一是向各高校发出信件询问大学物理教材的使用情况（向100所高校发出信件），二是通过电话与高校的物理学院取得联系，三是通过上网，进入各高校的物理学院进行查询（教学计划），或者是通过各高校的精品课程介绍也获取了有价值的信息，最后我们收集到全国25个省市自治区，共105所高校大学物理教材的使用情况，我们经过统计得到使用数量较多、具有代表性的物理教材作为我们的研究对象（共约53本教材）。3．高中物理课程内容和大学物理课程内容的比较和分析在对高中物理课程内容和大学物理课程内容分析的基础上，我们就高中物理模块课程与大学不同专业物理课程的对应情况作进一步的分析，研究高中物理模块课程在多大程度上能够提供学生进一步学习的需要，同时，考虑到模块课程的选取问题，我们还要分析不同模块课程的选取对学生后续学习的影响。研究结果认为：1．高中物理共同必修+选修1系列同文科大学物理的价值取向基本是一致的，它所提供的物理基础知识，基本上能够满足学生将来进一步学习文科大学物理的需要文科大学物理教材对力、热、电、光、原的知识进行了简单的定性讲述，教材内容大部分介绍了物理学研究的前沿问题，如基本粒子、现代宇宙学、熵、混沌、分形、对称性原理等，还探讨了物理学与社会、科技发展有关的问题，主要涉及到航天技术、物理学与材料科学、物理学与能源科学、物理学与生命科学、物理学与环境科学、医学中的物理学、信息技术、激光的应用、微观世界的近代技术应用等。高中物理必修模块讲述了经典力学的基础知识，以及相对论和量子论的初步知识，为学生进一步学习电磁学、热学等知识打下了一定的基础。选修1-1讲述了电磁学的基本概念和规律，选修1-2讲述了热学的基本概念和原理，而对于机械振动、机械波、波动光学的基本知识没有涉及到。学生在学习了高中物理共同必修和选修1系列后，能够掌握力学、电磁学、热学、原子物理、相对论和量子物理的基础知识，为学生进入大学后的学习奠定了一定的基础。而对于机械振动和机械波，以及波动光学的知识，虽然在选修1系列中没有涉及到，如果在大学阶段需要进一步的学习这部分知识，那么根据学生高中阶段的物理基础知识，结合文科大学物理自身的特点来讲，学生同样可以较容易地接受。2．高中物理共同必修+选修2系列同一般工科大学物理的价值取向基本是一致的，它所提供的物理基础知识，基本上能够满足学生将来进一步学习工科大学物理的需要工科大学物理涉及到力学、热学、电磁学、波动与光学、近代物理的内容，是在高中物理基础上的进一步深化和提高。其重点放在讲清物理本质上，讲解物理概念和规律的应用（通过计算去分析问题和解决问题），以帮助学生建立鲜明的物理图像。没有繁琐的公式推导和数学运算，数学仅限于微积分和矢量分析。就教材中涉及到的具体内容而言，光学部分只讲解了波动光学的内容，而没有涉及到几何光学部分，对于物理学在工程技术上应用的内容介绍较少。高中物理选修2系列没有涉及到机械振动和机械波、动量的知识内容，通过分析我们认为，对于学生后续的学习不会产生大的影响。此外，高中物理选修2系列突出了物理学的应用性和实践性，注重学生动手实践能力的培养，为学生将来从事实际应用和操作等方面的学习打下了良好的基础。3．高中物理共同必修+选修2系列同农林、医学院校大学物理的价值取向基本是一致的，它所提供的物理基础知识，基本上能够满足学生将来进一步学习大学物理的需要农林院校和医学院校的物理课程所涉及到的物理学知识的深度和广度基本相同，就具体的知识内容而言，力、热、电、原子四部分基本相同，只是在光学部分内容稍微有些差异，农林院校没有讲述几何光学的内容，讲述了光的吸收、色散和散射，而医学院校则与之相反，在原子物理部分，医学院校则重点讲述了X射线的知识。如果将农林、医学院校的物理课程所涉及到的知识与工科院校相比较，其区别在于流体力学的知识和光学部分，对农林、医学院校来讲，这部分知识都是作为专门的一章来介绍的，涉及到流体力学的主要概念和规律。光学部分工科院校物理课程只讲述了波动光学的知识，而医学院校则讲述了几何光学、波动光学，农林院校讲述了波动光学和光的吸收、色散和散射。在知识的讲述上，农林、医学院校的讲述方式是简单介绍物理学基本原理，然后就介绍物理理论知识在生物科学、农林科技以及日常科技中的应用、物理学在现代医学方面的应用，较少涉及到公式的推导、数学计算等。由此看来，高中物理选修2系列与农林、医学院校大学物理课程相比，两者在取向上是一致的，都侧重于物理学知识在生产、技术中的应用，它所提供的知识准备也是足够的。4．高中物理共同必修+选修3系列同理科大学物理的价值取向基本是一致的，它所提供的物理基础知识，基本上能够满足学生将来进一步学习大学物理的需要理科大学物理同样涉及到力、热、电、光、原五部分的内容，但是，同工科院校相比每一部分的内容讲得都比较深入，注重物理学的理论、思想、方法、数学方法的运用、计算量较多。此外，对于某些重点工科院校及相应的专业，其对物理知识的要求较高，对于今后想报考这些学校的高中学生来讲，选择高中物理选修3系列进行学习同样是适合的。5．不同模块课程的选取对学生后续学习的影响通过高中物理共同必修1、共同必修2、选修3-1、选修3-2的学习，学生能够较系统地掌握物理学中力学、电磁学的基本概念和原理，以及其中的物理学思想、观念和研究方法，为大学阶段的进一步学习打下了良好的基础，选修3-1、选修3-2可作为选修3系列中的必选内容。就选修2系列来讲，对于那些今后从事实际应用和工程技术的学生而言，选修2-1是电磁学的基础知识及应用，学生可将这一模块作为选修中的必修，为今后的进一步学习奠定基础，选修2-2是力学和热学的基础知识和应用，这一模块涉及到刚体、热机、制冷机等应用性知识，对于将来从事工程技术方面学习的学生可选择这一模块进行学习。选修2-3是波动光学、几何光学和原子物理的基础知识，对于从事农林、医学方面学习的学生可选择这一模块进行学习。就选修1系列而言，选修1-1讲述了电磁学的基本概念和规律，文科学生可将这一模块作为选修中的必修。
吴振锋[10]（2002）在《基于磨粒分析和信息融合的发动机磨损故障诊断技术研究》文中认为安全是现代航空工业尤其是民航运输工业的首要要求，而作为现代飞行器的动力核心，航空发动机的安全、可靠运行则是重中之重，因此，航空发动机运行状态监测与故障诊断技术也就成为当今的研究热点。据统计，导致飞行事故的主要因素是机械故障，其中，磨损类故障又占很大比例，本文就以传统的铁谱分析技术和光谱分析技术为基础，引入计算机视觉与信息融合技术，开展基于磨粒分析和信息融合的航空发动机磨损故障诊断技术研究。 本文的研究工作主要包括以下五个部分：首先，介绍航空发动机常见的磨损故障类型，研究磨损故障的失效机理，分析磨粒的产生机理、分类以及形态特征：其次，针对传统铁谱分析技术的缺点，引入图像分析技术，再结合特征参数优化筛选，形成基于图像的磨粒显微形态学特征描述方法：然后，基于提取到的磨粒形态特征信息，应用模式识别方法完成磨粒自动识别，并根据颗粒摩擦学的基本原理进行航空发动机磨损故障的诊断与定位：再后，鉴于单一方法不能提取足够的故障征兆信息进行磨损故障诊断，本文引入信息融合技术，开展航空发动机多故障征兆信息综合诊断方法的研究与探索；最后，基于航空发动机滑油光谱分析与铁谱分析数据，应用时序模型、灰色模型以及组合模型进行磨损故障的预测方法研究。 本文研究工作提出了大量磨粒特征参数，尤其深入研究了沉积链谱片的特征描述问题；同时，特征参数的敏感性、区分度与冗余度分析为磨粒特征参数的筛选优化提供了量化指标；另外，基于证据融合理论的磨粒统计融合决策识别方法以及磨粒综合识别流程为磨粒识别提供了可靠的识别算法；最后，基于光谱和铁谱信息的磨损故障融合诊断决策方法为发动机多故障征兆综合诊断系统提供了基本的诊断理论手段。
二、简易光谱分析计算板的简介（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、简易光谱分析计算板的简介（论文提纲范文）
（2）双酚衍生物的太赫兹光谱分析和信号传输调控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 太赫兹科学与技术 |
| 1.2 太赫兹时域光谱技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 太赫兹时域光谱分析解读的研究及应用 |
| 1.2.2 太赫兹信号调控研究 |
| 1.3 本论文研究目的 |
| 1.4 本论文章节安排 |
| 第2章 太赫兹时域光谱系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 太赫兹时域光谱系统(THz-TDS)简介 |
| 2.3 透射型THz-TDS光学参数提取 |
| 2.3.1 单层模型的光学参数提取 |
| 2.3.2 三层模型的光学参数提取 |
| 第3章 双酚A、AF、S、E的太赫兹光谱及其分子振动关系 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验方法 |
| 3.2.1 双酚衍生物实验样品制备 |
| 3.2.2 太赫兹时域光谱测试 |
| 3.2.3 模拟计算方法 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 双酚衍生物A的太赫兹光谱与分子振动分析 |
| 3.3.2 双酚衍生物AF的太赫兹光谱与分子振动分析 |
| 3.3.3 双酚衍生物E的太赫兹光谱与分子振动分析 |
| 3.3.4 双酚衍生物S的太赫兹光谱与分子振动分析 |
| 3.3.5 双酚衍生物吸收光谱主成分分析(PCA)与相关联频率 |
| 3.4 总结 |
| 第4章 基于HNO3的太赫兹信号传输调控研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验方法 |
| 4.2.1 HNO3掺杂PEDOT/PSS薄膜和浸泡石墨烯薄膜的样品制备 |
| 4.2.2 太赫兹时域光谱测试 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 时域光谱分析 |
| 4.3.2 基于传输线路理论的频域谱分析 |
| 4.3.3 基于Drude模型的导电增强机制研究 |
| 4.4 总结 |
| 第5章 基于MoS2的生物探测器性能优化研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验方法 |
| 5.2.1 实验基板以及样品池制备 |
| 5.2.2 太赫兹时域光谱测试 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.4 总结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本论文工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（4）基于拉曼光谱成像的面粉有害添加物含量的无损实时检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 面粉中过氧化苯甲酰检测 |
| 1.2.2 面粉中抗坏血酸检测检测 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 拉曼光谱成像检测技术的理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 拉曼散射理论 |
| 2.3 拉曼光谱检测技术 |
| 2.3.1 傅里叶拉曼光谱技术 |
| 2.3.2 共振拉曼散射 |
| 2.3.3 表面增强拉曼散射 |
| 2.4 拉曼光谱成像检测技术的研究与应用现状 |
| 2.4.1 拉曼光谱成像检测技术的研究现状 |
| 2.4.2 拉曼光谱检测技术的应用状况 |
| 2.5 拉曼光谱数据的处理方法 |
| 2.5.1 拉曼光谱预处理方法 |
| 2.5.2 拉曼定量建模方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 拉曼光谱成像系统硬件开发 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 硬件系统总体方案 |
| 3.3 检测系统的硬件设计 |
| 3.3.1 拉曼光谱成像系统的工作原理 |
| 3.3.2 拉曼光谱成像系统的硬件构成 |
| 3.3.3 检测系统的硬件设计 |
| 3.4 检测系统的安装与调试 |
| 3.4.1 光谱校正 |
| 3.4.2 空间校正 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 拉曼光谱成像系统软件开发 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 软件系统的主要功能 |
| 4.1.2 软件的结构设计 |
| 4.2 各功能模块的实现 |
| 4.2.1 硬件参数设置模块 |
| 4.2.2 数据采集合成模块 |
| 4.2.3 数据运算模块 |
| 4.3 软件主程序与主界面设计 |
| 4.3.1 软件流程图 |
| 4.3.2 软件界面 |
| 4.3.3 软件功能 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 面粉中主要添加剂预测模型的建立 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 面粉中过氧化苯甲酰检测 |
| 5.2.1 材料与方法 |
| 5.2.2 光谱处理及数据分析 |
| 5.2.3 建立定量预测模型 |
| 5.3 面粉中添加抗坏血酸检测 |
| 5.3.1 材料与方法 |
| 5.3.2 光谱处理及数据分析 |
| 5.3.3 建立定量预测模型 |
| 5.4 面粉中两种添加剂同时混合检测 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于拉曼光谱成像的面粉中添加剂实时检测验证分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 面粉中过氧化苯甲酰检测的验证分析 |
| 6.2.1 材料与方法 |
| 6.2.2 实时数据分析与验证 |
| 6.2.3 图像的可视化分析 |
| 6.3 面粉中抗坏血酸检测的验证分析 |
| 6.3.1 实时数据分析与验证 |
| 6.3.2 图像的可视化分析 |
| 6.4 面粉中同时混合两种添加剂的验证分析 |
| 6.4.1 材料与方法 |
| 6.4.2 实时数据分析与验证 |
| 6.4.3 图像的可视化分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（5）水稻长势无人机遥感监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 无人机遥感监测技术简介 |
| 1.2.1 无人机平台 |
| 1.2.2 机载传感器 |
| 1.3 农作物无人机遥感监测研究进展 |
| 1.3.1 农作物营养元素无人机遥感监测研究进展 |
| 1.3.2 农作物色素和叶面积指数监测 |
| 1.3.3 农作物株高监测 |
| 1.3.4 倒伏监测 |
| 1.3.5 病虫害监测 |
| 1.3.6 存在的问题与不足 |
| 1.4 研究内容 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 无人机-传感器系统 |
| 2.2.1 无人机高光谱成像系统 |
| 2.2.2 无人机多光谱成像系统 |
| 2.2.3 无人机RGB成像系统 |
| 2.3 无人机遥感数据获取 |
| 2.3.1 无人机测量环境要求 |
| 2.3.2 航线规划 |
| 2.3.3 传感器设置 |
| 2.4 数据处理 |
| 2.4.1 影像拼接 |
| 2.4.2 影像信息提取 |
| 2.4.3 光谱数据处理 |
| 2.5 建模和分类方法 |
| 2.5.1 多元线性回归 |
| 2.5.2 偏最小二乘回归 |
| 2.5.3 支持向量机回归 |
| 2.5.4 人工神经网络 |
| 2.5.5 偏最小二乘判别分析 |
| 2.6 模型精度检验方法 |
| 2.6.1 回归模型精度检验 |
| 2.6.2 分类模型精度检验 |
| 第三章 基于无人机高光谱影像的水稻冠层氮、磷、钾含量估算 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验田概况 |
| 3.1.2 高光谱影像获取与处理 |
| 3.1.3 LNC、LPC和 LKC测定 |
| 3.1.4 光谱信息提取及数据集划分 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 LNC、LPC、LKC高光谱特征 |
| 3.2.2 基于SPA特征波长的LNC、LPC、LKC估算模型 |
| 3.2.3 基于光谱指数的LNC、LPC、LKC估算模型 |
| 3.2.4 水稻LNC、LPC、LKC空间分布的高光谱遥感反演 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 结论 |
| 第四章 无人机遥感监测不同区域水稻冠层叶片SPAD |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 研究区及试验田概况 |
| 4.1.2 数据获取与处理 |
| 4.1.3 研究方法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 不同氮肥施入量水平下水稻冠层叶片SPAD值差异性分析 |
| 4.2.2 水稻冠层叶片SPAD值与光谱反射率、植被指数相关性分析 |
| 4.2.3 水稻冠层叶片SPAD值反演模型构建 |
| 4.2.4 水稻冠层叶片SPAD值反演模型精度检验 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 结论 |
| 第五章 基于无人机高光谱影像的稻麦冠层LCC-LAI协同估算 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 数据获取与处理 |
| 5.1.2 植被指数选取 |
| 5.1.3 模型构建与检验 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 稻、麦LCC-LAI与光谱反射率相关性分析 |
| 5.2.2 稻、麦LCC-LAI与一阶导数光谱相关性分析 |
| 5.2.3 稻、麦LCC-LAI与植被指数相关性分析 |
| 5.2.4 变量多重相关性分析 |
| 5.2.5 水稻、小麦LCC-LAI估算模型 |
| 5.2.6 稻+麦LCC-LAI与光谱及植被指数相关性分析 |
| 5.2.7 稻+麦LCC-LAI通用估算模型 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 结论 |
| 第六章 基于无人机遥感的水稻株高提取 |
| 6.1 试验设计与技术流程 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 图像拼接与融合 |
| 6.2.2 影像校正 |
| 6.2.3 株高提取 |
| 6.2.4 精度检验 |
| 6.3 讨论 |
| 6.4 结论 |
| 第七章 无人机遥感监测水稻倒伏 |
| 7.1 材料与方法 |
| 7.1.1 无人机影像获取与处理 |
| 7.1.2 地面调查 |
| 7.1.3 倒伏/正常水稻光谱和图像特征提取 |
| 7.1.4 倒伏监测模型构建方法 |
| 7.1.5 倒伏监测模型检验方法 |
| 7.2 结果与分析 |
| 7.2.1 倒伏/正常水稻冠层光谱反射特征 |
| 7.2.2 倒伏/正常水稻植被指数特征 |
| 7.2.3 基于多光谱影像的区分倒伏/正常水稻的最优参数选择 |
| 7.2.4 倒伏/正常水稻纹理特征 |
| 7.2.5 倒伏/正常水稻色彩特征 |
| 7.2.6 基于RGB影像的区分倒伏/正常水稻的最优参数选择 |
| 7.2.7 倒伏/正常水稻分类模型 |
| 7.2.8 倒伏/正常水稻分类制图与统计 |
| 7.3 讨论 |
| 7.4 结论 |
| 第八章 无人机遥感监测水稻稻纵卷叶螟危害程度 |
| 8.1 材料与方法 |
| 8.1.1 水稻虫害调查 |
| 8.1.2 多光谱影像数据获取与处理 |
| 8.1.3 光谱变量提取 |
| 8.1.4 图像纹理变量提取 |
| 8.1.5 模型构建与检验 |
| 8.2 结果与分析 |
| 8.2.1 稻纵卷叶螟为害的水稻冠层光谱特征 |
| 8.2.2 水稻卷叶率与光谱变量相关性分析 |
| 8.2.3 水稻卷叶率与纹理变量相关性分析 |
| 8.2.4 水稻卷叶率估算模型 |
| 8.2.5 水稻卷叶率分布图 |
| 8.3 讨论 |
| 8.4 结论 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 主要结论 |
| 9.2 主要进展 |
| 9.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于高重频激光剥离-火花诱导击穿光谱的合金元素定量分析技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 激光诱导击穿光谱技术 |
| 1.2.1 LIBS技术的简介 |
| 1.2.2 LIBS技术的发展历程 |
| 1.2.3 LIBS技术的系统组成 |
| 1.2.4 LIBS技术中存在的问题 |
| 1.3 LIBS中的信号增强技术 |
| 1.3.1 DP-LIBS技术 |
| 1.3.2 空间受限增强LIBS技术 |
| 1.3.3 磁约束增强LIBS技术 |
| 1.3.4 火花放电增强LIBS技术 |
| 1.3.5 LIBS中的其它信号增强技术 |
| 1.4 高重频LIBS技术国内外研究进展 |
| 1.5 等离子光谱元素定量分析的理论基础 |
| 1.5.1 等离子体温度的测量 |
| 1.5.2 等离子体电子密度的分析 |
| 1.5.3 局部热力学平衡(LTE) |
| 1.5.4 检出限(LOD) |
| 1.6 本文的研究意义及内容 |
| 第二章 实验装置 |
| 2.1 HRR LA-SIBS的实验装置 |
| 2.2 高重复频率激光器 |
| 2.2.1 声光调Q Nd:YAG激光器 |
| 2.2.2 飞秒激光器 |
| 2.2.3 光纤激光器 |
| 2.3 光纤光谱仪 |
| 2.4 本章小节 |
| 第三章 基于Nd:YAG激光器的HRR LA-SIBS铝合金元素分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验装置及样品 |
| 3.2.1 实验装置 |
| 3.2.2 实验样品 |
| 3.3 时域图观测 |
| 3.3.1 火花放电时域图 |
| 3.3.2 等离子体辐射的时域图 |
| 3.3.3 等离子辐射的增强 |
| 3.4 实验参数的优化 |
| 3.4.1 电容和电压的影响 |
| 3.4.2 激光单脉冲能量的影响 |
| 3.5 定量分析 |
| 3.5.1 降噪和改善重复性 |
| 3.5.2 校正曲线 |
| 3.5.3 元素的检出限 |
| 3.6 烧蚀坑观测 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于Nd:YAG激光器的HRR LA-SIBS铜合金元素分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 时域图观测 |
| 4.3.2 电压的影响 |
| 4.3.3 光谱观测与谱线指认 |
| 4.3.4 元素的检出限 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于飞秒激光器的HRR LA-SIBS合金元素分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验装置及样品 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 5.3.1 原子时域图与信号增强观测 |
| 5.3.2 信背比的改善 |
| 5.3.3 飞秒激光脉冲能量的影响 |
| 5.3.4 烧蚀坑观测 |
| 5.3.5 重复性的分析 |
| 5.4 元素的检出限 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 基于光纤激光器HRR LA-SIBS合金元素分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 实验装置及样品 |
| 6.3 结果与讨论 |
| 6.3.1 等离子体辐射的信号增强 |
| 6.3.2 时域图观测 |
| 6.3.3 激光单脉冲能量的影响 |
| 6.3.4 电容的影响 |
| 6.3.5 电压的影响 |
| 6.3.6 重复频率的影响 |
| 6.4 元素的检出限 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）用于生化分析的小型光谱仪的研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 本课题的提出及其研究意义 |
| 1.2 光谱分析仪的国内外发展现状 |
| 1.3 本课题的研究内容和创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 光谱分析系统设计 |
| 2.1 光谱分析系统的工作原理 |
| 2.2 光谱系统微型化结构设计和初始参数计算 |
| 2.2.1 光谱系统结构的比较与选择 |
| 2.2.2 交叉非对称Czerny-Turner系统的设计 |
| 2.3 OSLO软件的设计 |
| 2.4 波长的标定 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 小型光谱分析仪的CCD驱动电路的设计 |
| 3.1 CCD的概述 |
| 3.2 CCD驱动电路的设计 |
| 3.2.1 ILX526A的简介 |
| 3.2.2 CCD的驱动设计 |
| 3.3 CCD驱动电路的仿真 |
| 3.3.1 MAXPLUS Ⅱ开发系统的简介 |
| 3.3.2 CPLD的简介 |
| 3.3.3 CCD的仿真设计 |
| 3.4 实验研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 小型光谱分析仪的USB接口驱动程序的研究与设计 |
| 4.1 USB接口概述 |
| 4.2 USB驱动程序的开发 |
| 4.2.1 WDM驱动程序概述 |
| 4.2.2 驱动程序开发的工具 |
| 4.2.3 EZ-USB驱动程序的建立 |
| 4.3 USB接口驱动程序的安装及其调试 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 小型光谱分析仪的数据采集系统的研究与设计 |
| 5.1 数据采集系统的总体设计 |
| 5.2 数据采集系统的硬件设计 |
| 5.2.1 USB芯片的选择 |
| 5.2.2 A/D模拟转换的设计 |
| 5.2.3 EZ-USB芯片电路的设计 |
| 5.3 数据采集系统的软件设计 |
| 5.3.1 USB固件程序的设计 |
| 5.3.2 上位机应用程序的设计 |
| 5.4 数据采集系统软硬件的实验研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 进一步需要研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及科研成果 |
（8）油松毛虫灾害发生多尺度遥感监测与预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 森林病虫害遥感监测研究现状 |
| 1.2.1 基于地面非成像高光谱数据的森林病虫害监测 |
| 1.2.2 基于成像高光谱数据的森林病虫害监测 |
| 1.2.3 基于植被指数变化分析的森林病虫害监测 |
| 1.2.4 气候变化响应下的森林病虫害预测 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 研究目标、研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容和技术路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 试验方案、数据获取与预处理 |
| 2.1 试验区概况 |
| 2.2 试验方案 |
| 2.2.1 基于机载成像高光谱数据的单木尺度油松毛虫灾害程度识别 |
| 2.2.2 基于机载成像高光谱数据及高清影像的样地尺度油松毛虫危害木识别 |
| 2.2.3 基于星载遥感影像的县域尺度油松毛虫虫灾监测及预测 |
| 2.3 野外试验数据获取及预处理 |
| 2.3.1 地面光谱数据获取及预处理 |
| 2.3.2 机载近地遥感数据获取及预处理 |
| 2.3.3 失叶率数据获取 |
| 2.3.4 其他相关数据获取 |
| 2.4 卫星遥感数据获取及预处理 |
| 2.5 其他辅助数据获取 |
| 2.5.1 二类调查数据 |
| 2.5.2 历史气象数据 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于机载成像高光谱数据的单木尺度油松毛虫灾害程度识别 |
| 3.1 成像高光谱数据预处理 |
| 3.1.1 光谱平滑 |
| 3.1.2 多元散射校正 |
| 3.2 高光谱数据的波段优选 |
| 3.2.1 主成分分析 |
| 3.2.2 连续投影算法 |
| 3.2.3 基于类间不稳定性的波段优选 |
| 3.3 油松毛虫灾害识别模型构建及其精度评价 |
| 3.3.1 偏最小二乘回归法 |
| 3.3.2 模型性能评价参数 |
| 3.4 波段优选及油松毛虫灾害程度识别结果 |
| 3.4.1 波段优选结果分析 |
| 3.4.2 灾害程度识别结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于机载成像高光谱数据及高清影像的样地尺度油松毛虫危害木识别 |
| 4.1 基于支持向量机的近地高光谱影像分类 |
| 4.1.1 支持向量机 |
| 4.1.2 核函数及其核参数选择 |
| 4.1.3 结果对比与分析 |
| 4.2 图像滤波算法原理 |
| 4.2.1 联合双边滤波 |
| 4.2.2 引导滤波 |
| 4.3 基于优化支持向量机空谱分类的危害油松识别 |
| 4.3.1 空谱分类框架构建 |
| 4.3.2 不同滤波算法结果分析 |
| 4.3.3 样地尺度危害油松识别 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于星载遥感影像的县域尺度油松毛虫灾害监测及预测 |
| 5.1 基于FOREST_RI模型的油松林提取 |
| 5.1.1 特征参数选取 |
| 5.1.2 基于Forest_RI模型的油松林提取 |
| 5.2 基于植被指数的油松毛虫发生面积监测模型构建 |
| 5.2.1 油松毛虫灾害发生面积影响因子提取 |
| 5.2.2 油松毛虫发生面积监测模型构建及精度分析 |
| 5.3 气候变化背景下的油松毛虫灾害发生面积预测模型构建 |
| 5.3.1 基于气象因子的油松毛虫灾害发生面积率预测模型构建 |
| 5.3.2 基于未来气象因子预测的油松毛虫灾害发生面积率预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论、创新点与展望 |
| 6.1 研究主要工作及结论 |
| 6.2 研究特色及主要创新点 |
| 6.3 下一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（9）普通高中物理课程内容与大学物理课程内容的适切性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 前言 |
| 2 物理课程设置及课程内容研究概述 |
| 2.1 中学物理课程设置和课程内容研究概述 |
| 2.2 大学物理课程研究概述 |
| 3 知识结构问题的探讨 |
| 3.1 知识结构理论 |
| 3.2 教材知识结构的基本内涵 |
| 3.3 物理教材的知识结构 |
| 3.4 物理知识结构与认知结构的关系 |
| 4 研究内容和研究方法 |
| 4.1 研究内容 |
| 4.2 研究方法 |
| 5 高中物理课程内容分析 |
| 5.1 高中物理共同必修模块内容分析 |
| 5.2 高中物理选修1-1内容分析 |
| 5.3 高中物理选修1-2内容分析 |
| 5.4 高中物理选修2-1内容分析 |
| 5.5 高中物理选修2-2内容分析 |
| 5.6 高中物理选修2-3内容分析 |
| 5.7 高中物理选修3-1内容分析 |
| 5.8 高中物理选修3-2内容分析 |
| 5.9 高中物理选修3-3内容分析 |
| 5.10 高中物理选修3-4内容分析 |
| 5.11 高中物理选修3-5内容分析 |
| 6 大学物理课程内容分析 |
| 6.1 大学物理教材使用现状的调查与统计结果 |
| 6.2 文科大学物理教材内容的比较和分析 |
| 6.3 工科大学物理教材内容的比较和分析 |
| 6.4 农林院校大学物理教材内容的比较和分析 |
| 6.5 医学院校大学物理教材内容的比较和分析 |
| 6.6 理科大学物理教材内容的比较和分析 |
| 7 高中物理课程内容与大学物理课程内容的比较和分析 |
| 7.1 高中物理共同必修+选修1与文科大学物理的比较和分析 |
| 7.2 高中物理共同必修+选修2与工科大学物理的比较和分析 |
| 7.3 高中物理共同必修+选修2与农林、医学院校大学物理的比较和分析 |
| 7.4 高中物理共同必修+选修3与理科大学物理的比较和分析 |
| 7.5 不同模块课程的选取对学生后续学习的影响分析 |
| 8 研究结果及讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 高中物理课程知识点统计表 |
| 附录二 大学物理教材使用情况调查信函 |
| 附录三 大学物理教材使用情况统计表 |
| 附录四 大学物理教材知识内容统计表 |
| 致谢 |
（10）基于磨粒分析和信息融合的发动机磨损故障诊断技术研究（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 机械设备故障诊断技术简介 |
| 1.2 航空发动机故障诊断技术 |
| 1.2.1 发展背景与意义 |
| 1.2.2 主要任务 |
| 1.2.3 航空发动机故障诊断的常用技术手段 |
| 1.2.4 发动机磨损故障诊断技术的发展趋势 |
| 1.3 发动机故障诊断领域中的新技术、新方法 |
| 1.4 本论文的主要研究内容及安排 |
| 第二章 发动机磨损故障诊断的理论基础 |
| 2.1 航空发动机磨损类故障模式分析 |
| 2.2 发动机磨损故障诊断技术的研究现状 |
| 2.2.1 发动机润滑油路磨损故障诊断 |
| 2.2.2 发动机气路磨损故障诊断 |
| 2.3 磨损失效的形成机理 |
| 2.3.1 磨损失效过程分析 |
| 2.3.2 磨损失效分类 |
| 2.4 磨损微粒分析 |
| 2.4.1 磨粒分类 |
| 2.4.2 磨粒的形态特征 |
| 2.4.3 四种典型磨粒形成机理的解释 |
| 2.5 磨损故障诊断的理论基础 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 磨粒显微形态特征描述体系 |
| 3.1 磨粒显微形态学特征分析简介 |
| 3.2 磨粒二维形态特征参数 |
| 3.2.1 磨粒几何参数 |
| 3.2.2 磨粒矩参数 |
| 3.2.3 磨粒边界形状参数 |
| 3.2.4 磨粒结构特征参数 |
| 3.2.5 磨粒颜色特征参数 |
| 3.2.6 磨粒纹理特征参数 |
| 3.2.7 磨粒分形特征参数 |
| 3.3 磨粒三维形态参数 |
| 3.3.1 磨粒三维信息测量 |
| 3.3.2 磨粒三维特征参数 |
| 3.4 磨粒沉积谱片分析 |
| 3.4.1 谱片整体参数 |
| 3.4.2 谱片扫描参数 |
| 3.4.3 谱片纹理参数 |
| 3.5 磨粒特征参数的敏感性、有效性及区分度分析 |
| 3.5.1 参数敏感性分析 |
| 3.5.2 参数区分度分析 |
| 3.5.3 参数冗余度分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 磨粒智能分析与识别 |
| 4.1 参数统计识别方法 |
| 4.2 模糊聚类识别方法 |
| 4.3 神经网络识别方法 |
| 4.4 基于Dempster—Shafer证据理论的磨粒识别决策方法 |
| 4.4.1 Dempster—Sharer证据理论 |
| 4.4.2 磨粒统计识别综合决策方法 |
| 4.5 磨粒综合识别方法 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 发动机多故障征兆融合诊断技术 |
| 5.1 基于传统技术的发动机磨损监测诊断方法 |
| 5.1.1 磨损状态的量化描述参数 |
| 5.1.2 磨损状态描述参数的劣化度评估 |
| 5.2 信息融合诊断技术简介 |
| 5.3 基于磨粒分类信息的磨损故障融合诊断 |
| 5.3.1 基本诊断原理 |
| 5.3.2 基于磨粒分类信息的诊断标准 |
| 5.3.3 基于神经网络技术的磨损故障融合诊断 |
| 5.4 基于滑油光谱测量信息的磨损故障融合诊断 |
| 5.4.1 基于滑油光谱测量信息的诊断标准 |
| 5.4.2 光谱分析诊断的基元决策概率计算方法 |
| 5.5 航空发动机磨损故障融合决策方法 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 航空发动机磨损故障预测模型 |
| 6.1 磨损故障征兆信息的时间序列预测模型 |
| 6.1.1 时间序列AR（n）模型与建模方法 |
| 6.1.2 航空发动机磨损故障征兆信息的AR（n）模型预测试验 |
| 6.2 磨损故障征兆信息的灰色预测模型 |
| 6.2.1 灰色预测模型建模 |
| 6.2.2 航空发动机磨损故障征兆信息的灰色模型预测试验 |
| 6.3 磨损故障征兆信息的灰色时序模型 |
| 6.3.1 灰色时序综合预测模型建模 |
| 6.3.2 航空发动机磨损故障征兆信息的灰色时序模型预测试验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 本论文的要点与贡献 |
| 7.1.1 本论文研究工作要点 |
| 7.1.2 本论文主要贡献 |
| 7.2 今后研究工作开展的建议 |
| 致谢 |
| 作者在攻读博士学位期间的研究成果 |
| 参考文献 |
| 附录A 特征磨粒样本举例 |
| 附录B 沉积谱片视场举例 |
四、简易光谱分析计算板的简介（论文参考文献）
- [1]线光谱背景浅说[J]. 陶长嘉. 光谱实验室, 1990(04)
- [2]双酚衍生物的太赫兹光谱分析和信号传输调控研究[D]. 路星星. 深圳大学, 2019(01)
- [3]简易光谱分析计算板的简介[J]. 江西钢厂中心试验室. 理化检验通讯, 1967(03)
- [4]基于拉曼光谱成像的面粉有害添加物含量的无损实时检测研究[D]. 赵娟. 中国农业大学, 2016(05)
- [5]水稻长势无人机遥感监测研究[D]. 班松涛. 西北农林科技大学, 2020(03)
- [6]基于高重频激光剥离-火花诱导击穿光谱的合金元素定量分析技术研究[D]. 何小勇. 华南理工大学, 2020(01)
- [7]用于生化分析的小型光谱仪的研发[D]. 李宁宁. 郑州大学, 2011(04)
- [8]油松毛虫灾害发生多尺度遥感监测与预测[D]. 张凝. 北京林业大学, 2017(04)
- [9]普通高中物理课程内容与大学物理课程内容的适切性研究[D]. 许静. 西南大学, 2007(05)
- [10]基于磨粒分析和信息融合的发动机磨损故障诊断技术研究[D]. 吴振锋. 南京航空航天大学, 2002(02)